谈到python装饰器，一般都先提到函数式编程，但是其实运用python装饰器，和知不知道他是函数式编程没啥关系。

例子

def decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print('我是装饰器呦')
        return  func(*args, **kwargs)
    return wrapper
    
@decorator
def test():
    print('我是test')
    
test()

输出如下:

我是装饰器呦
我是test

其实就这么简单，完全可以把代码里的@理解为我们聊天中用的@，在调用某一个函数的时候@你想调用的装饰器函数，然后就可以在函数自身代码不变的情况下、增添一些具有普适性的功能。

应用

那么装饰器能做什么呢？emmm。。。最简单的一个应用，计算函数运行时间啊。

import time

def run_time(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        t = time.time()
        ans = func(*args, **kw)
        t = time.time() - t
        return ans, t
    return wrapper
    
@run_time
def test():
    x=1
    for i in range(10 ** 6):
        x += 1
    return x
    
test()

输出如下:

(1000001, 0.08555388450622559)

曾几何时，我为了计算每种目标跟踪算法处理一帧图片的时间，写了多少重复代码，这不是优雅多了==！

当然，装饰器的应用不止如此，它还可以传递参数，著名的用法比如web框架flask的路由配置，有兴趣可以阅读一下它的源码，很漂亮。

所需基础

为了彻底理解装饰器，有两个基础知识要巩固一下。一个是闭包函数，一个是可变参数。这里放上两个链接，个人觉得讲得比较好。
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431752945034eb82ac80a3e64b9bb4929b16eeed1eb9000

https://foofish.net/python-closure.html

补充

• 我们给上面的装饰器加一个参数:

import time

def run_time(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            t = time.time()
            ans = func(*args, **kwargs)
            t = time.time() - t
            if t>text:
                return ans, '太慢'
            else:
                return ans, '正常'    
        return wrapper
    return decorator
    
@run_time(1)
def test():
    x=1
    for i in range(10 ** 6):
        x += 1
    return x
    
test( )

• python 包wrapt: 可以更简洁的使用装饰器https://pypi.python.org/pypi/wrapt
• 关于python函数式编程:http://yangcongchufang.com/高级python编程基础/python-functional.html#dir10